Dans un contexte où l’intelligence artificielle figure désormais au programme de tous les comités de direction, un décalage persistant s’observe entre ambition stratégique et capacité d’exécution. Les organisations font face à de nouveaux défis : comprendre ce que recouvrent vraiment les algorithmes, structurer les bonnes pratiques, et transformer le discours sur les progrès de l’IA en gains concrets sur le terrain. Ce fossé ne résulte pas d’un manque de volonté ou de budget, mais d’une méconnaissance structurelle des mécanismes réels de l’IA au sein des équipes décisionnaires.
L’acculturation à l’IA répond précisément à cet enjeu : transformer une technologie perçue comme une boîte noire en un levier opérationnel maîtrisé, placé au cœur de la stratégie et du pilotage des processus.
Cette transformation ne peut s’opérer par la seule multiplication des projets pilotes ou l’accumulation de présentations PowerPoint sur le potentiel de l’IA. Elle nécessite une démarche structurée qui touche simultanément plusieurs niveaux de l’organisation : la compréhension conceptuelle, l’appropriation méthodologique, et l’intégration dans les processus décisionnels existants. Sans cette approche systématique, les organisations risquent de se retrouver prisonnières d’un cercle vicieux où l’incompréhension génère des choix inadaptés, qui à leur tour alimentent la méfiance et freinent l’adoption.
Au-delà de la sensibilisation : clarifier les fondamentaux décisionnels
L’acculturation ne vise pas à former des experts techniques, mais à établir un socle de compréhension commun permettant des arbitrages éclairés et une diffusion de bonnes pratiques partagées entre tous les participants aux décisions.
Trois dimensions structurantes méritent d’être clarifiées en priorité.
La distinction entre types d’IA et leurs implications business
Comprendre la différence entre IA générative, prédictive et analytique permet d’éviter les projets mal dimensionnés. Un directeur financier doit saisir pourquoi un modèle de prévision de trésorerie et un assistant conversationnel interne ne relèvent pas de la même logique d’investissement, ni des mêmes cycles de déploiement.
Pour y voir clair dans les différentes familles d’IA, voici les distinctions essentielles à connaître avant tout arbitrage.
| Type d’IA | Objectif principal | Exemples courants | Valeur métier | Implications organisationnelles |
|---|---|---|---|---|
|
IA analytique |
Décrire et comprendre la situation |
Dashboards, analyses avancées |
Aide à la décision |
Nécessite gouvernance data forte |
|
IA prédictive |
Anticiper un événement futur |
Prévision de ventes, détection de churn |
Optimisation & réduction des coûts |
Implication data + métiers dès la conception |
|
IA générative |
Produire du texte, code, contenu, idées |
Assistants internes, génération documents |
Productivité & transformation |
Forte gestion du changement + gouvernance des contenus |
→ En savoir plus : Définir votre feuille de route IA
Cette distinction va bien au-delà d’une simple taxonomie technique. Elle implique des différences fondamentales dans les compétences requises, les délais de mise en œuvre, et surtout dans la nature même de la valeur créée.
- L’IA prédictive s’inscrit généralement dans une logique d’optimisation de processus existants, avec des métriques de performance clairement identifiables dès le départ. Elle permet, par exemple, l’automatisation des tâches fastidieuses de contrôle et de tri, là où la valeur ajoutée humaine se situe plutôt dans l’analyse et la décision.
- L’IA générative, en revanche, ouvre des possibilités de transformation plus radicales mais nécessite une approche itérative où les cas d’usage émergent progressivement de l’expérimentation.
Les implications organisationnelles diffèrent également substantiellement.
- Un projet d’IA prédictive nécessite typiquement une forte implication des équipes data et métier dans la phase de conception, puis une maintenance relativement standardisée.
- Un déploiement d’IA générative requiert un accompagnement continu des utilisateurs, une réflexion sur la gouvernance des contenus produits, et une vigilance constante sur les questions de confidentialité et de propriété intellectuelle et, parfois, d’impact environnemental lorsque les modèles sont très consommateurs de ressources.
Comprendre ces nuances permet aux décideurs d’allouer les ressources de manière appropriée et d’établir des critères de succès réalistes. Cela évite notamment l’erreur fréquente consistant à juger un projet d’IA générative selon les mêmes critères qu’un projet d’automatisation classique, où le ROI doit être immédiatement quantifiable et les processus parfaitement reproductibles.
Les prérequis data et leur impact sur le calendrier
La maturité des données conditionne directement la faisabilité des projets IA. Une acculturation efficace permet aux décideurs d’évaluer rapidement si leur organisation dispose des fondations nécessaires ou si des chantiers préalables s’imposent. Cette lucidité évite l’écueil des POC qui ne dépassent jamais le stade expérimental faute d’infrastructure adaptée.
Avant d’envisager un projet IA, ces fondamentaux data déterminent immédiatement la marge de manœuvre réelle.
| Dimension | Description | Symptômes de maturité insuffisante | Impact sur le projet |
|---|---|---|---|
|
Qualité des données |
Fiabilité, complétude, cohérence |
Données manquantes, sources contradictoires |
Modèles peu performants |
|
Accessibilité |
Capacité à mobiliser rapidement les données |
Multiples silos, extractions manuelles |
Allongement des délais |
|
Historique |
Volume et profondeur temporelle |
Données trop récentes |
Impossible d’entraîner un modèle robuste |
|
Documentation |
Métadonnées, dictionnaires |
Personne ne sait “comment” les données sont produites |
Risque élevé d’interprétation erronée |
|
Gouvernance |
Règles d’accès, conformité, sécurité |
Retards juridiques en production |
Projets bloqués malgré la viabilité technique |
→ En savoir plus : Architecture Data pour IA
La question de la maturité data ne se résume pas à l’existence de bases de données volumineuses. Elle englobe la qualité documentée des données, leur accessibilité pour les équipes projet, leur couverture temporelle suffisante pour l’entraînement de modèles, et leur représentativité par rapport aux situations réelles d’utilisation. Une organisation peut disposer de téraoctets de données historiques et se trouver néanmoins dans l’incapacité de mener un projet IA si ces données sont fragmentées entre systèmes incompatibles, mal documentées, ou biaisées dans leur collecte.
L’acculturation permet également de faire comprendre que certains projets IA nécessitent non seulement des données existantes, mais aussi la mise en place de nouveaux mécanismes de collecte. Cette réalité impacte directement les plannings : un projet qui nécessite 6 mois de collecte de données terrain avant même de pouvoir commencer la phase d’entraînement ne peut être présenté comme livrable dans un trimestre. Sans cette compréhension, les calendriers établis restent systématiquement irréalistes.
La dimension juridique et éthique de la gouvernance des données constitue un autre aspect crucial souvent sous-estimé. L’acculturation doit sensibiliser les décideurs aux contraintes réglementaires spécifiques aux différents types de données, aux obligations de traçabilité, et aux principes de minimisation qui peuvent limiter l’utilisation de certaines variables, même si elles sont techniquement disponibles. Cette conscience précoce des contraintes évite les situations où un projet techniquement abouti se retrouve bloqué en phase de mise en production pour des raisons de conformité.
Le triptyque coût-performance-risque spécifique à l’IA
Les modèles d’investissement traditionnels ne s’appliquent pas directement aux projets IA, où les coûts d’entraînement, d’inférence et de maintenance suivent des logiques particulières. De même, les risques opérationnels, réglementaires et réputationnels nécessitent une grille d’analyse spécifique que l’acculturation permet d’intégrer aux processus décisionnels existants.
Loin des modèles IT traditionnels, l’IA impose une nouvelle logique de coûts qu’il faut maîtriser pour éviter les mauvaises surprises.
| Élément | Projet IT classique | Projet IA | Conséquences pour les décideurs |
|---|---|---|---|
|
Coûts initiaux |
Développement + intégration |
Collecte + préparation + entraînement |
Budget d’amorçage souvent plus élevé |
|
Coûts d’exploitation |
Faibles et stables |
Variables (coûts d’inférence) |
Dépend fortement de l’usage |
|
Maintenance |
Correctifs ponctuels |
Monitoring + retraining |
Compétences spécifiques requises |
|
ROI |
Prévisible et linéaire |
Souvent non linéaire |
Importance d’une démarche itérative |
|
Risques |
Techniques & planning |
Biais, hallucination, dérive |
Nécessite un pilotage renforcé |
→ En savoir plus : Prototypage IA rapide et rentable
La structure de coûts d’un projet IA présente des spécificités que les décideurs doivent appréhender pour éviter les mauvaises surprises budgétaires. Contrairement à un projet IT classique où les coûts se concentrent sur le développement initial puis décroissent fortement en phase d’exploitation, un projet IA peut présenter des coûts d’exploitation significatifs et variables. Les coûts d’inférence, notamment pour les modèles génératifs, augmentent proportionnellement à l’usage, créant une dynamique inverse à celle des logiciels traditionnels où l’augmentation du nombre d’utilisateurs diminue le coût unitaire.
La maintenance d’un système IA dépasse également le périmètre des correctifs logiciels classiques. Elle inclut le monitoring continu des performances du modèle, la détection de dérives potentielles liées à l’évolution des données en production, et potentiellement des ré-entraînements périodiques. Ces activités nécessitent des compétences spécifiques et représentent un engagement sur la durée qu’il faut pouvoir dimensionner dès le départ.
Sur le plan des risques, l’IA introduit des catégories nouvelles qui ne trouvent pas de correspondance directe dans les grilles d’analyse traditionnelles. Le risque d’hallucination dans les systèmes génératifs, le risque de biais algorithmique dans les systèmes décisionnels, ou encore le risque de manipulation adversariale nécessitent des stratégies de mitigation spécifiques. L’acculturation permet aux décideurs de comprendre que ces risques ne peuvent être réduits à zéro, et qu’il s’agit plutôt de les identifier, de les quantifier dans la mesure du possible, et de mettre en place des dispositifs de surveillance et d’intervention adaptés, tout en gardant un œil sur des dimensions émergentes comme l’impact environnemental des infrastructures d’IA les plus intensives.
Construire un framework d’identification des cas d’usage
L’acculturation permet de franchir l’étape cruciale qui sépare les discussions générales sur le « potentiel de l’IA » de l’identification concrète de cas d’usage actionnables dans votre contexte spécifique. Elle établit un cadre méthodologique pour évaluer les opportunités selon des critères précis : valeur business mesurable, faisabilité technique au regard de votre environnement IT, disponibilité et qualité des données, acceptabilité par les équipes concernées.
Identifier un bon cas d’usage IA ne s’improvise pas : cette grille aide à distinguer les opportunités solides des fausses bonnes idées.
| Critère | Question à se poser | Pourquoi c’est clé |
|---|---|---|
|
Valeur métier |
Quel impact mesurable si l’IA fonctionne ? |
Garantit un ROI concret |
|
Faisabilité data |
Dispose-t-on des données nécessaires ? |
Évite les POC impossibles |
|
Complexité technique |
Les modèles requis sont-ils maîtrisés ? |
Nécessite une expertise adaptée |
|
Adoption utilisateurs |
Les équipes utiliseront-elles la solution ? |
Conditionne la valeur finale |
|
Risque & conformité |
Y a-t-il des contraintes juridiques ? |
Anticipe les blocages en production |
|
Alternatives |
L’IA est-elle meilleure qu’une solution classique ? |
Évite l’innovation gadget |
→ En savoir plus :
Ce framework transforme les réflexions exploratoires en feuilles de route réalistes. Plutôt que d’adopter une approche descendante où l’IA serait une solution en quête de problème, l’acculturation permet d’inverser la logique : identifier les irritants métiers significatifs, puis évaluer rigoureusement si et comment l’IA peut y répondre de manière différenciante par rapport aux solutions traditionnelles.
Cette démarche évite l’effet « use case catalogue » où l’on plaque des applications génériques sans considération pour les spécificités organisationnelles.
L’un des bénéfices majeurs d’un framework structuré réside dans sa capacité à hiérarchiser les opportunités selon un équilibre entre impact potentiel et complexité de mise en œuvre. Cette priorisation rationnelle évite deux écueils symétriques : celui de viser uniquement des quick wins sans réel impact stratégique, et celui de lancer des projets transformationnels trop ambitieux qui s’enlisent faute de résultats tangibles à court terme.
Le framework permet d’identifier le bon séquençage : des premiers projets qui génèrent rapidement de la valeur et de l’apprentissage, tout en préparant le terrain pour des initiatives plus structurantes.
Le cadre méthodologique doit également intégrer une dimension d’évaluation des alternatives. Pour chaque cas d’usage identifié, la question pertinente n’est pas seulement « l’IA peut-elle résoudre ce problème ? » mais « l’IA représente-t-elle la meilleure option par rapport aux approches traditionnelles, compte tenu de nos contraintes et de notre contexte ? ».
Cette discipline intellectuelle évite l’innovation pour l’innovation et garantit que les investissements IA se concentrent sur les situations où la technologie apporte réellement un avantage distinctif.
L’acculturation dote également les équipes d’un langage commun pour dialoguer efficacement avec les prestataires et éditeurs, formuler des cahiers des charges pertinents, et challenger les propositions commerciales sur des bases objectives plutôt que sur des promesses génériques. Les répondants aux ateliers, aux audits de maturité ou aux questionnaires de cadrage partagent ainsi un référentiel commun qui facilite la comparaison des options.
La capacité à spécifier précisément ses besoins et ses contraintes constitue un facteur déterminant de la réussite des partenariats technologiques. Une organisation acculturée sait poser les bonnes questions sur la propriété des données, les mécanismes de personnalisation des modèles, les garanties de performance, ou encore les conditions de réversibilité. Elle peut distinguer les capacités réellement démontrables des projections optimistes, et exiger des preuves de concept sur ses propres données avant tout engagement significatif.
Cette compétence devient particulièrement critique dans le contexte actuel où l’offre IA se structure rapidement entre solutions cloud généralistes, plateformes sectorielles spécialisées, et développements sur mesure.
Chaque option présente des avantages et des limites qu’il faut pouvoir évaluer en fonction de ses priorités : rapidité de déploiement, niveau de personnalisation, maîtrise des coûts, conformité réglementaire, indépendance technologique. Sans acculturation, ces choix se font sur des critères superficiels ou par mimétisme concurrentiel plutôt que sur une analyse raisonnée de l’adéquation à ses besoins spécifiques.
Cibler les populations prioritaires
Le succès d’une démarche d’acculturation repose sur une approche différenciée selon les populations. Dans la pratique, on construit souvent des parcours structurés en modules successifs, avec des moyens pédagogiques adaptés à chaque cible.
Une acculturation réussie repose sur des publics bien ciblés : voici les priorités et les messages clés pour chacun.
| Population | Objectif de l'acculturation | Focus pédagogique | Résultat attendu |
|---|---|---|---|
|
Comité de direction |
Prendre des décisions éclairées |
ROI, risques, modèles économiques |
Arbitrages réalistes & stratégiques |
|
Responsables métiers |
Identifier et formuler les cas d’usage |
Ateliers pratiques, démonstrations |
Cas d’usage concrets & actionnables |
|
IT & Data |
Assurer la faisabilité et la gouvernance |
Architecture, sécurité, interopérabilité |
Projets IA intégrés & durables |
|
Collaborateurs |
Accepter et adopter les outils IA |
Acculturation terrain, exemples concrets |
Adoption rapide, réduction des résistances |
→ En savoir plus : Favoriser l’adoption des solutions Data & IA
Les membres du comité
Les membres du comité de direction constituent la première priorité. Leur compréhension conditionne l’allocation des ressources et la cohérence stratégique. Pour cette population, l’acculturation doit se concentrer sur les implications business, les modèles économiques émergents, et les arbitrages stratégiques, en s’appuyant sur des cas sectoriels concrets plutôt que sur des concepts abstraits.
L’acculturation des dirigeants doit leur permettre de :
- comprendre comment l’IA redéfinit les chaînes de valeur dans leur secteur,
- créer de nouveaux facteurs de différenciation,
- et potentiellement remettre en question les avantages compétitifs établis.
Elle doit également les aider à :
- anticiper les évolutions réglementaires et leurs implications opérationnelles,
- à évaluer les menaces concurrentielles que représentent les acteurs natifs de l’IA,
- et à identifier les partenariats stratégiques pertinents pour accélérer leur propre transformation.
Un aspect souvent négligé concerne la temporalité des investissements IA. Les dirigeants doivent comprendre que certains projets IA nécessitent un horizon d’investissement plus long que les cycles budgétaires traditionnels, et que les retours sur investissement peuvent suivre des courbes non linéaires, avec une phase initiale d’apprentissage avant l’inflexion vers la création de valeur.
Cette compréhension influence directement leur capacité à soutenir durablement les initiatives IA face aux inévitables difficultés de parcours.
Les responsables métiers et opérationnels
Les responsables métiers et opérationnels forment le deuxième cercle essentiel. Ils détiennent la connaissance des processus et des problématiques terrain.
Leur acculturation doit leur permettre d’identifier les opportunités d’automatisation ou d’augmentation dans leur périmètre, et de spécifier leurs besoins de manière exploitable pour les équipes techniques. Sans cette capacité de traduction entre langage métier et possibilités techniques, les projets restent coincés dans des allers-retours improductifs.
Pour cette population, l’acculturation doit développer une compréhension intuitive des situations où l’IA apporte une valeur distinctive. Cela implique de leur faire expérimenter concrètement les technologies à travers :
- des ateliers pratiques,
- des sessions de co-construction de cas d’usage,
- et des visites de sites où l’IA a été déployée avec succès dans des contextes comparables.
Selon les publics et les modalités choisies, ces sessions peuvent être organisées en présentiel ou à distance, avec des formateurs internes ou externes, et des participants issus de plusieurs directions métiers pour favoriser les échanges croisés.
Cette exposition directe s’avère bien plus efficace que des formations théoriques pour déclencher la prise de conscience des opportunités.
Les responsables métiers doivent également être sensibilisés aux implications organisationnelles des projets IA sur leurs équipes. Comprendre comment accompagner la transformation des rôles, gérer les inquiétudes légitimes liées à l’automatisation, et maintenir l’engagement des collaborateurs dans la transition constitue une dimension critique de leur acculturation. L’IA ne se déploie pas uniquement comme une technologie, mais comme un changement qui affecte les pratiques de travail, les compétences valorisées, et parfois l’identité professionnelle des équipes.
Les équipes IT et data
Les équipes IT et data méritent une attention particulière, non pour acquérir des compétences techniques supplémentaires, mais pour développer une vision stratégique de l’IA dans l’architecture d’entreprise.
Leur rôle de conseil interne auprès des métiers nécessite qu’ils sachent contextualiser les solutions IA dans votre environnement legacy et vos contraintes de sécurité.
L’acculturation de ces équipes doit leur permettre de passer d’une posture de gardiens de la faisabilité technique à celle d’architectes de la transformation. Cela suppose qu’ils développent une compréhension fine des enjeux métiers, qu’ils sachent arbitrer entre purisme technique et pragmatisme opérationnel, et qu’ils construisent des trajectoires d’évolution qui permettent de déployer progressivement l’IA sans paralyser l’existant.
Ces équipes jouent également un rôle crucial dans l’évaluation de la dette technique que peuvent générer certaines solutions IA, notamment lorsque celles-ci créent des dépendances fortes vis-à-vis de plateformes cloud propriétaires ou de prestataires spécifiques. Leur acculturation doit inclure une réflexion sur les stratégies de réversibilité, les principes d’interopérabilité, et les mécanismes de préservation de la souveraineté technologique lorsque celle-ci constitue un enjeu pour l’organisation.
Les jalons d’une acculturation réussie
Le premier signal positif
Une acculturation efficace se mesure à des marqueurs concrets.
Le premier signal positif apparaît lorsque les discussions passent des questions « Que peut faire l’IA ? » à « Quelle approche IA est adaptée à ce problème spécifique ? ».
Ce changement de perspective traduit l’appropriation du sujet et un véritable progrès dans la maturité collective.
L’évolution du niveau de débat
Ce basculement s’observe dans la nature même des débats en comité de direction ou en comité de projet. Au lieu de discussions abstraites sur le potentiel transformateur de l’IA, émergent des conversations techniques sur le choix entre un modèle pré-entraîné et un développement spécifique, sur l’arbitrage entre performance et explicabilité, ou sur la définition des métriques de succès adaptées au contexte. Cette granularité dans les échanges témoigne d’une compréhension qui dépasse le niveau de la simple sensibilisation.
L’apparition d’une posture expérimentale
Un autre indicateur réside dans la capacité de l’organisation à formuler des hypothèses testables plutôt que des certitudes absolues.
Une équipe acculturée aborde les projets IA avec une posture expérimentale :
- elle définit des critères de validation clairs,
- accepte la possibilité d’échecs partiels,
- et intègre les apprentissages dans les itérations suivantes.
Cette maturité méthodologique contraste avec l’approche binaire succès-échec qui caractérise souvent les premiers pas dans l’IA.
L’autonomie de jugement
Le deuxième jalon se franchit quand l’organisation devient capable de mener ses propres évaluations préliminaires de faisabilité avant d’engager des ressources significatives. Cette autonomie de jugement réduit drastiquement le temps perdu sur des pistes non viables et améliore la qualité du dialogue avec les partenaires externes.
La montée en puissance des équipes
Cette capacité d’évaluation interne se manifeste par la constitution d’équipes pluridisciplinaires capables d’analyser rapidement une opportunité selon ses multiples dimensions : pertinence métier, viabilité technique, disponibilité des données, acceptabilité utilisateur, conformité réglementaire.
Ces équipes développent progressivement une intuition sur les projets prometteurs et ceux qui présentent des signaux d’alerte, intuition fondée sur l’expérience accumulée et sur une compréhension approfondie des spécificités de leur organisation.
Le prototypage rapide
L’autonomie se traduit également par la capacité à prototyper rapidement certaines solutions avec des outils low-code ou des plateformes cloud, permettant de valider les hypothèses fonctionnelles avant de lancer des développements lourds. Cette agilité dans l’exploration réduit considérablement les cycles décisionnels et permet d’accumuler de l’expérience concrète plus rapidement.
La banalisation de l’IA
Enfin, la maturité se confirme lorsque les équipes intègrent spontanément la dimension IA dans leurs réflexions de transformation, sans qu’elle ne fasse l’objet d’un traitement séparé. L’IA devient alors un outil parmi d’autres dans la palette des leviers de performance, évalué rationnellement selon sa pertinence pour chaque situation.
Cette intégration naturelle marque la fin de la période où l’IA constituait un sujet exotique nécessitant des structures de gouvernance dédiées et des budgets d’innovation séparés. L’IA rejoint alors le portefeuille standard des technologies disponibles, mobilisable de manière pragmatique lorsqu’elle représente la meilleure réponse à un besoin identifié.
Cette banalisation, loin de constituer une régression, témoigne au contraire de la pleine appropriation de la technologie par l’organisation.
La maîtrise d’un portefeuille de projets IA
À ce stade de maturité, l’organisation développe également sa capacité à gérer un portefeuille de projets IA de maturités différentes, en appliquant des modes de gouvernance adaptés :
- suivi serré et critères de succès rigoureux pour les projets en production,
- approche plus exploratoire et tolérante à l’échec pour les expérimentations émergentes.
Cette différenciation dans les modes de pilotage reflète une sophistication dans la gestion de l’innovation qui dépasse largement le cadre de l’IA.
→ À lire : Le fossé d’apprentissage
→ À lire aussi : Data science & IA
Conclusion
L’acculturation à l’IA ne constitue pas une étape préliminaire dont on pourrait s’affranchir pour accélérer le déploiement.
Elle forme le socle indispensable à des investissements maîtrisés et à des déploiements réussis. Dans un environnement où les technologies évoluent rapidement et où les effets d’annonce se multiplient, disposer d’équipes dirigeantes capables de discernement technique constitue un avantage compétitif déterminant.
L’acculturation transforme l’IA d’un pari technologique en un levier stratégique actionnable.
Cette transformation ne s’opère ni instantanément ni uniformément. Elle nécessite un investissement délibéré en temps et en ressources, une approche pédagogique adaptée aux différentes populations, et surtout une volonté constante de confronter la théorie à la pratique. Les organisations qui réussissent leur acculturation sont celles qui combinent formations structurées, expérimentations encadrées, modules progressifs et partages d’expérience réguliers entre équipes. Selon les contextes, ces dispositifs peuvent s’appuyer sur différents moyens pédagogiques (ateliers, e-learning, présentiel, communautés internes) et, dans certains cas, bénéficier de subventions formation lorsque l’effort est reconnu comme stratégique pour les compétences clés.
L’acculturation constitue également un processus continu plutôt qu’un projet ponctuel. L’évolution rapide des technologies IA, l’émergence de nouveaux cas d’usage, et les transformations réglementaires imposent une mise à jour régulière des connaissances. Les organisations les plus matures installent des mécanismes permanents de veille, de formation continue, et de capitalisation des apprentissages qui leur permettent de maintenir leur avance.
Investir dans l’acculturation représente finalement un choix stratégique sur la manière dont l’organisation souhaite aborder sa transformation digitale : en position de maîtrise et de choix éclairés, ou en situation de dépendance vis-à-vis de consultants externes et de promesses commerciales. Cette autonomie intellectuelle et opérationnelle détermine in fine la capacité à capturer durablement la valeur de l’IA, avec à la clé une issue beaucoup plus favorable pour l’ensemble des parties prenantes.
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